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碳中和AI系统 - 基于深度学习与生成式AI的关键技术优化平台
版本: 1.0.0
维护者: 腾讯云碳中和AI团队
版权: © 2023 腾讯云. 保留所有权利

系统架构：
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采用模块化设计，包含三大核心组件协同工作：
1. 工业低碳转型模块 - 优化高耗能工业流程
2. 能源系统智能模块 - 实现电网动态调度
3. 生态碳汇评估模块 - 监测生态系统碳吸收

核心算法实现：
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1. 工业优化算法：
   • 时序预测: Transformer架构(Informer)优化能耗
       - 输入: 生产时序数据(温度、压力等)
       - 输出: 最优工艺参数
   • 条件生成: GAN模型生成氢冶金反应条件
       - 生成对抗网络生成实验参数组合
       - 加速新材料研发验证

2. 能源管理算法：
   • 电网建模: 图神经网络(GNN)构建拓扑
       - 节点: 发电/用电设备
       - 边: 输电线路
   • 动态调度: 强化学习(PPO算法)优化
       - 奖励函数: 供电稳定性+经济效益
   • 材料设计: 生成式AI优化储能材料
       - 钙钛矿电池结构优化

3. 生态碳汇算法：
   • 多模态监测:
       - 卫星遥感(光学+雷达)
       - 地面传感器网络
   • 碳汇预测: 
       - 时空图卷积网络
   • 生态模拟:
       - Diffusion Model生成恢复路径

使用示例：
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>>> from modules import IndustrialLowCarbon
>>> model = IndustrialLowCarbon()
>>> params = model.optimize_process(input_data)
"""

from modules.industrial import IndustrialLowCarbon
from modules.energy import EnergySystemAI
from modules.ecology import EcologicalCarbonSink
from modules.carbon import CarbonEmissionSystem
import utils
import numpy as np
import logging
import json
from pathlib import Path
from typing import Dict, Any, Optional

def load_config():
    """加载配置文件"""
    config_path = Path(__file__).parent / "config.json"
    try:
        with open(config_path, 'r') as f:
            return json.load(f)
    except Exception as e:
        logging.error(f"加载配置文件失败: {e}")
        return {}

def setup_logging():
    """配置日志记录"""
    logging.basicConfig(
        level=logging.INFO,
        format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
        handlers=[
            logging.FileHandler('carbon_ai.log'),
            logging.StreamHandler()
        ]
    )

def init_federated_learning(config: Dict[str, Any]) -> Optional[FederatedServer]:
    """初始化联邦学习系统"""
    if not config.get('enable_federated', False):
        return None
        
    logger = logging.getLogger("FedInit")
    logger.info("初始化联邦学习系统...")
    
    try:
        # 加载联邦学习配置
        fed_config = config.get('federated', {})
        
        # 创建全局模型
        model = nn.Sequential(
            nn.Linear(10, 32),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(32, 2)
        )
        
        # 启动服务端
        server = FederatedServer(model, fed_config)
        
        # 注册客户端
        for i in range(1, fed_config.get('num_clients', 3) + 1):
            server.add_client(f"client_{i}")
            
        return server
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"联邦学习初始化失败: {e}", exc_info=True)
        return None

def main():
    """主程序入口"""
    setup_logging()
    logger = logging.getLogger(__name__)
    logger.info("碳中和AI系统初始化...")
    
    try:
        # 加载配置
        config = load_config()
        
        # 初始化各模块
        industrial = IndustrialLowCarbon(**config.get('industrial', {}))
        energy = EnergySystemAI(**config.get('energy', {}))
        ecology = EcologicalCarbonSink(**config.get('ecology', {}))
        carbon = CarbonEmissionSystem()
        
        # 初始化联邦学习
        fed_server = init_federated_learning(config)
        
        # 示例调用
        logger.info("优化工业流程...")
        industrial.optimize_process(config.get('industrial_data'))
        
        logger.info("预测能源需求...")
        energy.forecast_demand(config.get('energy_data'))
        
        logger.info("监测森林碳汇...")
        ecology.monitor_forest(config.get('ecology_data'))
        
        # 碳排放模块示例
        logger.info("运行碳排放预测与优化...")
        try:
            # 生成示例数据
            carbon_data = {
                "energy_consumption": np.random.uniform(1000, 5000, 100),
                "industrial_output": np.random.uniform(50, 200, 100),
                "renewable_ratio": np.random.uniform(0, 30, 100),
                "carbon_emission": np.random.uniform(5000, 20000, 100)
            }
            
            # 训练模型
            results = carbon.train_model(carbon_data)
            logger.info(f"碳排放模型训练完成，MSE: {results['mse']:.2f}")
            logger.info(f"特征重要性: {results['feature_importance']}")
            
            # 示例预测
            sample_input = {
                "energy_consumption": 2500,
                "industrial_output": 120,
                "renewable_ratio": 15
            }
            prediction = carbon.predict_emission(sample_input)
            logger.info(f"示例预测碳排放量: {prediction:.2f} 吨CO2")
            
            # 优化建议
            optimization = carbon.optimize_emission(sample_input)
            logger.info(f"优化建议: 新能源占比提高到 {optimization['optimal_renewable_ratio']:.2f}%")
            logger.info(f"预计碳排放减少: {optimization['current_emission'] - optimization['optimized_emission']:.2f} 吨CO2")
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"碳排放模块运行出错: {str(e)}")
        
        # 运行联邦学习
        if fed_server:
            logger.info("启动联邦学习...")
            fed_server.run(rounds=config.get('federated', {}).get('rounds', 10))
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"系统运行出错: {e}", exc_info=True)
        raise

if __name__ == "__main__":
    main()